
\section{多模态疲劳检测方法}

\subsection{基于眼动特征的检测方法}
眼动特征是反映认知负荷和疲劳状态的重要指标。周扬等\parencite{zhou2017}通过眼动仪采集被试正常驾驶及认知分心状态下的眼动数据，提取5s时间窗口内的眼动特征，运用随机森林方法构建认知分心识别模型。研究表明，注视和噪声数据总持续时间是两个关键的特征，其重要性系数之和为0.41，对于认知分心的判别结果具有较大的影响。
杨巨成等\parencite{yang2024}指出，基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法是最广泛使用的疲劳检测方法之一，主要通过计算眼睑闭合的迟缓程度（PERCLOS）来判定驾驶员状态。江跃龙等\parencite{jiang2023}使用Dlib算法定位驾驶员面部68个关键点，提取眼睛的方向梯度直方图(HOG)作为参数计算PERCLOS，利用线性支持向量机(SVM)作为分类器检测驾驶员疲劳状态。Bacccour等\parencite{bacccour2019}提出了一种基于摄像头的眨眼检测算法，通过分析连续帧之间的眼睛状态变化来评估驾驶员疲劳程度。

\subsection{基于生理信号的检测方法}
生理信号检测是疲劳评估的"金标准"，具有客观性强、准确性高的特点。杨巨成等\parencite{yang2024}综述了基于脑电(EEG)、心电(ECG)、眼电(EOG)信号和心率变异性(HRV)等多种生理信号的疲劳检测方法。Lee等\parencite{lee2023}提出了一个基于EEG的深度神经网络，用于检测多种意识状态下的疲劳，即清醒、轻度疲劳和重度疲劳，当输入向量大小超过8s时，神经网络模型的性能急剧下降，长短期记忆模型在1s窗口长度下获得了最佳准确率(86%)。

Gangadharan等\parencite{gangadharan2021}开发了一种基于EEG的非线性惩罚驱动自适应阈值算法，能够适应个体间和个体内差异。Gromer等\parencite{gromer2019}通过自定义印刷线路板(PCB)设计捕获驾驶员的ECG信号，基于双通道解决方案计算心率和心率变异性等指标，对驾驶员状况进行定量评估。Hayawi等\parencite{hayawi2019}采用基于Arduino板和ATmega2560微控制器的嵌入式系统构建眼电信号采集电路，通过K近邻算法实现快速准确的疲劳状态检测。

\subsection{基于车辆行为的检测方法}
车辆行为特征为疲劳检测提供了间接但实用的指标。杨巨成等\parencite{yang2024}指出，疲劳驾驶的驾驶员在速度和加速度上表现出不稳定性，频繁改变车速或出现过度加速或刹车，因为驾驶员的反应时间较长，难以维持平稳的驾驶。Lawoyin等\parencite{lawoyin2015}开发了一种基于加速度计的方向盘运动监测系统，使用三轴加速度计追踪方向盘运动，通过五赫兹的六阶低通Butterworth滤波器降低噪声干扰。

毛喆喆\parencite{mao2011}分析时域上车辆方向盘的转向角、转向加速、速度、加速度并提取了7个参数作为特征，采用基于竞争单元的概率神经网络对这些特征分类。Zhen等\parencite{zhen2017}提出基于时间序列分析的方向盘角速度检测方法，通过分析特定时间窗口内方向盘角速度的数据序列特征来识别疲劳状态。蔡素贤等\parencite{cai2020}基于车辆运行数据开发了疲劳驾驶状态检测系统，通过分析加速度传感器信号实现驾驶员疲劳识别。

\subsection{多模态融合的检测方法}
单一模态的检测方法各有局限性，多模态融合可显著提高检测精度。杨巨成等\parencite{yang2024}指出，基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法能够解决单模态方法的局限性，提高模型的精准度、稳定性和泛化性。Bai等\parencite{bai2021}提出了"双流时空图卷积网络"，用于驾驶员疲劳检测，充分发挥了输入数据的空间和时间特征，通过采用驾驶员面部整体特征代替单一特征(眼睛或者嘴巴)，从实时视频中提取驾驶员的面部关键点，检测驾驶员疲劳驾驶。

方浩杰等\parencite{fang2023}通过改进的YOLOv5目标检测算法结合基于加权的双向特征金字塔网络(BiFPN)，采用图像识别面部区域作为模型输入，特别关注眼睛和嘴巴，建立了多特征融合的疲劳状态检测方法。Zhang等\parencite{zhang2023}提出基于脑电与眼电融合的便携式疲劳驾驶检测方法，使用改进后的粒子群算法LSTM-Attention模型，加入最大相关最小冗余算法，取得了最优疲劳检测效果。Ha等\parencite{ha2016}开发了闭环脑电图-近红外光谱(NIRS)监测耳模块系统，通过蓝牙通信将耳部获得的多模式信号传输到外部设备，实现多模态疲劳检测。

